华西麻醉手术中心临床研究SCI论文摘要

本文由“华西医院麻醉手术中心”授权转载

杜磊教授及李茜教授研究团队近期在Journal of Clinical Anesthesia (JCA)杂志（IF:9.452）上发表了基于国内两家医学中心队列数据的临床风险预测模型研究，该模型通过整合了体外循环下心脏手术围术期危险因素实现对于术后急性肾损伤发生严重程度的危险分层。

文章摘要

背景：急性肾损伤（AKI）在体外循环下心脏手术患者群体中发病率较高，其严重程度不同可与患者病死率密切相关，然而当前相关研究多局限于AKI危险程度的预测。

 方法：本研究基于国内两家医学中心的回顾性队列数据库，最终纳入了四川大学华西医院的6888名（开发队列）和浙江大学附属二院的1553名（外部验证队列）行体外循环下心脏手术患者进行模型的建立和验证。基于传统的单因素和多因素回归、LASSO回归及RF-RFE方法筛选出预测因子后，利用比例优势Logistic回归建立预测模型，以Nomogram图的形式可视化展示，并就模型的校准度、准确度及临床适用性进行了内外部验证。

 结果：最终筛选出10个AKI严重程度预测因子: 年龄，性别，术前血清肌酐，血清胱抑素C和血尿素氮水平，术前红细胞计数，高血压，CPB时间，外科手术时长，和红悬输注量。在开发队列中，预测AKI-I级的一致性指数为0.730 (95% CI 0.713-0.747)，预测AKI-II级的一致性指数为0.772 (95% CI 0.738-0.806)，预测AKI-III级的一致性指数为0.770 (95% CI 0.712-0.828)。外部验证队列的相应指数为0.676 (95% CI 0.650-0.703)、0.730 (95% CI 0.691-0.769)和0.795 (95% CI 0.737-0.852)。

 结论：基于10个因子的预测模型有助于预测体外循环下心脏手术后患者AKI的严重程度。

（图1）

（图2）

图1. 开发队列中基于LASSO回归的变量筛选

A. 基于10折交叉验证的LASSO等级Logistic回归模型。B. LASSO系数迹图。最后确定了八个非零系数的预测因子。

图2. 心脏手术后急性肾损伤风险预测模型的建立及应用。

A. 基于风险预测模型的Nomogram。B. ROC曲线下面积，用于开发队列中模型准确度的评估（内部验证）。C. ROC曲线下面积，用于外部队列中模型准确度的评估（外部验证）。

原始文献

Wang YS, Chen DX, Yan M, Wu Z, Guo YQ, Li Q, Du L.Prediction of the severity of acute kidney injury after on-pump cardiac surgery. J Clin Anesth. 2022 Jan 24;78:110664. doi: 10.1016/j.jclinane.2022.110664. Online ahead of print.

作者介绍

            从左至右，分别为第一作者王义舜，陈东旭；通讯作者：杜磊，李茜。      

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作者：张璐 彭玲

编辑：朱梓涵

审查：彭玲

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编辑：Michel.米萱

校对：Mijohn.米江